中文摘要：

对频谱具有"认知"性是认知无线电最显著的特征，也是需要解决的首要问题，宽带快速频谱感知是提高频谱利用率，有效避免对主用户产生干扰的重要手段，是认知无线电迫切需要解决的关键技术之一。本项目拟将生物学中的植物向光性理论应用于频谱感知，研究基于向光性原理的频谱感知技术通过分析频谱感知中的"光源"特征，比较植物生长与频谱感知过程的异同，研究单节点和分布式协作两种场景下的向光性频谱感知数学模型；结合智能天线和无线自组网技术，在主用户先验信息未知的情况下，分别以提高单节点的感知能力和协作感知的数据融合效率为目标，设计两种场景下的向光性感知技术实现方案；以确定频域和空域范围内的平均处理时间为评价函数，应用蚁群算法的基本原理，研究确定 "光"和"光"强度的方法，研究宽带快速向光性频谱感知算法。研究成果可为频谱感知提供一种新的技术实现途径，对认知无线电的研究和应用具有理论和工程参考价值。

结论摘要：

频谱感知是实现认知无线电的技术基础。本项目通过引入植物向光性原理，对认知无线电中基于向光性的频谱感知模型和关键技术展开了深入研究。主要包括四个方面在“光源”的选取与定义方面，以主用户作为“光源”，以认知用户的频率、调制方式、发射功率等参数作为“生长素”，对向光性频谱感知过程进行了研究；以感知时间和感知带宽作为感知算法的“光源”，对向光性感知算法进行了研究；以虚警概率和检测概率的综合评价函数作为“光源”，对向光性频谱感知算法进行了研究。在单节点感知模型和技术方案方面，参考频谱感知中的能量检测方法，以检测能量作为生长素浓度，提出了基于生长素浓度的向光性频谱感知模型。在分布式协作感知模型和技术方案方面，以最佳协作用户作为生长素浓度，结合分布式协作网络拓扑自组织的特点，提出了分布式协作向光性频谱感知模型。在向光性感知算法方面，针对单节点频谱感知场景，提出了基于向光性的改进型能量检测算法，仿真结果表明，该算法在信噪比为0.5dB时，检测率比能量检测算法和匹配滤波算法分别提供6%和13%，但受噪声波动影响较大；针对分布式协作感知场景，提出了一种基于多门限的协作频谱感知算法和一种基于优选用户的协作频谱感知算法，仿真结果表明，在相同协作节点和相同信噪比条件下，基于多门限的协作频谱感知算法比但门限检测法和双门限检测法检测率高、漏检概率低，基于优选用户的协作感知算法比基于OR准则协作算法和基于EGC准则协作算法漏检概率低、网络吞吐量高。基于上述成果,培养博士生2名，硕士生4名，发表学术论文26篇，其中SCI检索1篇，EI检索10篇，ISTP检索1篇，授权发明专利1项，申请发明专利9项，达到了预期研究目标，为认知无线电频谱感知技术基础研究提供了理论支持。